Współczynnik MTBF (Mean Time Between Failures) mierzy średni czas, jaki upływa pomiędzy awariami urządzenia, a jego wartość jest najczęściej podawana w godzinach. Dzięki tej jednostce, specjaliści IT i inżynierowie mogą lepiej ocenić niezawodność dysków twardych oraz podejmować decyzje dotyczące ich zastosowania w różnych środowiskach. W praktyce, im wyższa wartość MTBF, tym większa niezawodność urządzenia, co jest kluczowe w zastosowaniach krytycznych, takich jak centra danych czy serwery. Na przykład, dysk twardy z MTBF wynoszącym 1 000 000 godzin sugeruje, że średnio awaria występuje co około 114 lat, co jest bardzo korzystne dla długoterminowych inwestycji. Warto również zauważyć, że MTBF nie jest jedynym wskaźnikiem oceny niezawodności; często używa się go w połączeniu z innymi parametrami, takimi jak MTTF (Mean Time To Failure) czy MTTR (Mean Time To Repair).
Wartość MTBF, choć często mylona z innymi jednostkami czasu, jest ściśle związana z godzinami. Podawanie wartości MTBF w dniach, minutach czy latach może prowadzić do nieporozumień, ponieważ każda z tych jednostek zmienia kontekst analizy niezawodności. Na przykład, podanie MTBF w dniach może sugerować znacznie krótszy czas między awariami, co jest nieodpowiednie w kontekście oceny długoterminowej niezawodności dysków twardych, które są projektowane do pracy w trybie ciągłym przez długi czas. Minuty jako jednostka również nie są praktyczne w tym kontekście, ponieważ dla wielu urządzeń wartość MTBF wynosi setki tysięcy, a nawet miliony godzin, co w przeliczeniu na minuty jest nieczytelne i wprowadza zamieszanie. Podawanie wartości MTBF w latach może być problematyczne, ponieważ może nie oddać rzeczywistego obrazu awaryjności sprzętu w krótkim okresie użytkowania. Kluczowe w tej kwestii jest zrozumienie, że MTBF powinien być stosowany w kontekście godzin, co odpowiada rzeczywistej pracy urządzenia i pozwala na precyzyjniejsze planowanie konserwacji oraz przewidywanie awarii. Istotnym błędem myślowym jest przekonanie, że różne jednostki czasu mogą być używane zamiennie; każda z nich niesie ze sobą inne implikacje dotyczące analizy danych i oceny ryzyka.